DoE-Software: Experimente online planen, auswerten und optimieren

Software für Design of Experiments (DoE) hilft dir, mit weniger, gezielt geplanten Versuchsläufen mehr zu lernen. Statt jeweils nur einen Faktor zu verändern, kannst du mehrere Faktoren systematisch variieren, ihre Effekte schätzen, Wechselwirkungen erkennen und eine Zielgröße wie Ausbeute, Festigkeit, Zykluszeit oder Produktqualität optimieren.

numiqo bietet einen browserbasierten DoE-Workflow zum Erstellen von Versuchsplänen, Eingeben gemessener Zielgrößen, Auswerten der Ergebnisse und Erkunden besserer Faktoreinstellungen. Die Software deckt Designs ab, die in vielen Projekten der Produktentwicklung, Prozessverbesserung und Six Sigma eingesetzt werden, ohne dass eine lokale Installation erforderlich ist.

Wobei sollte DoE-Software unterstützen?

Gute DoE-Software sollte den vollständigen experimentellen Ablauf unterstützen. Eine Designmatrix zu erstellen ist wichtig, aber nur der erste Schritt. Ein praxistaugliches Werkzeug hilft außerdem dabei, ein geeignetes Design auszuwählen, die Reihenfolge der Versuchsläufe zu randomisieren, den Versuchsplan zu exportieren, gemessene Zielgrößen auszuwerten und das Modell zu interpretieren.

Mit numiqo kannst du in einem Workflow:

• numerische oder kategoriale Faktoren und ihre Stufen definieren,
• ein geeignetes Versuchsdesign auswählen,
• gegebenenfalls Wiederholungen, Zentralpunkte und Blöcke ergänzen,
• die Reihenfolge der Versuchsläufe randomisieren,
• den Versuchsplan nach Excel exportieren,
• nach der Durchführung die Werte der Zielgröße eingeben,
• Haupteffekte und Wechselwirkungen auswerten und
• das angepasste Modell für die Prozessoptimierung nutzen.

Die Oberfläche gliedert diese Aufgaben in DoE erstellen, Auswerten und Optimierung (Beta). Dadurch kannst du von der Planung eines Experiments zur Bewertung der Ergebnisse wechseln, ohne mehrere getrennte Werkzeuge einzusetzen.

In numiqo verfügbare Versuchsdesigns

Das passende Design hängt von deinem Ziel ab. Zu Beginn eines Projekts möchtest du möglicherweise viele Einflussfaktoren mit einer begrenzten Zahl von Versuchsläufen screenen. Später kann es darum gehen, Krümmungen zu modellieren und optimale Einstellungen für die Zielgröße zu finden. numiqo unterstützt die wichtigsten Designfamilien für diese Phasen.

Faktorielle Designs

Ein vollfaktorieller Versuchsplan prüft alle ausgewählten Kombinationen der Faktorstufen. Das schafft eine klare Grundlage für die Untersuchung von Haupteffekten und Wechselwirkungen. Wenn ein vollfaktorielles Experiment zu viele Versuchsläufe erfordern würde, nutzt ein teilfaktorieller Versuchsplan eine sorgfältig ausgewählte Teilmenge der Kombinationen. numiqo zeigt die Zahl der Versuchsläufe und die Auflösung des teilfaktoriellen Designs an, sodass du den Zielkonflikt zwischen Aufwand und Vermengung beurteilen kannst.

Screening-Designs

Wenn viele Faktoren infrage kommen und du die wichtigsten identifizieren möchtest, können Screening-Designs den erforderlichen Versuchsaufwand reduzieren. Plackett-Burman-Designs ermöglichen ein effizientes Screening, bevor du eine kleinere Gruppe von Faktoren genauer untersuchst.

Response-Surface-Designs

Sobald die wichtigen Faktoren bekannt sind, können Response-Surface-Methoden dabei helfen, Krümmungen zu modellieren und die Zielgröße zu optimieren. numiqo unterstützt Box-Behnken-Designs und Central-Composite-Designs. Diese Designs sind nützlich, wenn die besten Einstellungen zwischen den niedrigen und hohen Faktorstufen eines ersten Experiments liegen könnten.

Mixture und optimale Designs

Bei einem Mixture Design sind die Faktoren Anteile, die sich zu einer festen Summe ergänzen, beispielsweise die Bestandteile einer Rezeptur. numiqo unterstützt Simplex-Centroid-, Simplex-Lattice- und Extreme-Vertices-Designs.

Für Experimente mit Einschränkungen oder einer individuellen Menge möglicher Kombinationen kannst du ein D-optimales Design oder ein I-optimales Design aus einer Kandidatenmenge erstellen. Der Rechner für benutzerdefinierte optimale Versuchspläne erlaubt die Auswahl des passenden Kriteriums. Das ist sinnvoll, wenn ein standardmäßiges faktorielles Design Kombinationen enthalten würde, die unpraktisch, unsicher oder nicht umsetzbar sind.

Versuchsergebnisse online auswerten

Nach der Durchführung des Versuchsplans gibst du die gemessenen Werte der Zielgröße in numiqo ein und wertest das Experiment online aus. Die Analyse hilft dir zu beurteilen, welche Faktoren relevant sind, ob Wechselwirkungen eine Rolle spielen und wie gut das angepasste Modell die Zielgröße beschreibt.

Effektschätzer, Regressionsergebnisse, ANOVA und Visualisierungen liefern ergänzende Perspektiven auf das Experiment. Ein Haupteffekt kann zum Beispiel zeigen, dass eine höhere Temperatur die Ausbeute im Mittel verbessert. Eine Wechselwirkung kann zugleich deutlich machen, dass dieser Effekt von der Druckeinstellung abhängt. Beides gemeinsam zu betrachten ist ein wesentlicher Vorteil strukturierter Versuchsplanung gegenüber der Veränderung jeweils nur eines Faktors.

Browserbasierte DoE-Software und Datenschutz

numiqo läuft direkt in deinem Browser. Du musst keine Desktop-Anwendung installieren, bevor du ein Design erstellst. Die statistischen Berechnungen erfolgen lokal auf deinem Computer. Deine Versuchsdaten bleiben privat und werden für die Berechnung nicht hochgeladen.

Das ist hilfreich, wenn mehrere Personen Zugang zu einem DoE-Werkzeug benötigen, du an unterschiedlichen Computern arbeitest oder Versuchsdaten auf dem für die Analyse verwendeten Gerät verbleiben sollen.

Wann passt numiqo gut?

numiqo ist eine praxistaugliche Wahl, wenn du eine gut zugängliche DoE-Software für Screening, faktorielle Experimente, Response-Surface-Methoden, Mixture Designs oder eingeschränkte D-optimale, I-optimale oder benutzerdefinierte optimale Designs suchst. Besonders nützlich ist der Workflow, wenn du schnell einen randomisierten Versuchsplan erstellen, nach Excel exportieren, die gemessenen Zielgrößen anschließend im selben Browser auswerten und bessere Faktoreinstellungen suchen möchtest.

Kein einzelnes DoE-Werkzeug ist für jedes Experiment die richtige Wahl. Manche Projekte benötigen spezialisierte Methoden wie Split-Plot-Designs, Definitive Screening Designs oder Taguchi-Designs. Wenn diese Methoden für dein Projekt zentral sind, solltest du die verfügbaren Verfahren vor der Softwareauswahl vergleichen. Eine ausführlichere Einordnung bietet unser Beitrag numiqo vs. Minitab für die Versuchsplanung.

So wählst du ein DoE-Werkzeug aus

Halte vor der Auswahl dein Versuchsziel, die Faktoren, Faktorstufen, Einschränkungen, erwarteten Wechselwirkungen und die maximal mögliche Zahl der Versuchsläufe fest. Wähle anschließend das einfachste Design, das die Fragestellung zuverlässig beantworten kann. Bei vielen potenziell relevanten Faktoren ist ein Screening-Design häufig der richtige Einstieg. Wenn die wichtigen Faktoren bereits bekannt sind und optimiert werden sollen, eignet sich oft ein Response-Surface-Design besser.

Wenn das Thema für dich neu ist, beginne mit dem Tutorial zur Versuchsplanung. Um direkt einen Versuchsplan zu erstellen, öffne den numiqo-Rechner für Design of Experiments.